Produtividade com Controlo.

SOWA Privacy funciona como uma camada de segurança do lado do cliente sob a forma de uma extensão para browser. Sem servidores próprios, sem componentes na nuvem.

  • Análise Local em Tempo Real

    Os textos são analisados antes de saírem do browser do utilizador.

  • Anonimização Automática

    Deteção de nomes, IBANs, dados de saúde, etc., e substituição por marcadores neutros.

  • Independente do Fornecedor

    Funciona com ChatGPT, Claude, Gemini e outros, sem modificação da API dos sistemas alvo.

  • Desanonimização Transparente

    Os valores anonimizados são restaurados para os originais quando a IA responde. Obtém os resultados normais sem que dados pessoais cheguem a servidores externos de chatbot.

Como funciona a deteção

Três camadas, todas a funcionar localmente no seu browser. Nenhuma delas precisa de enviar o seu texto para um servidor antes de decidir se contém dados pessoais.

Camada 1 – Regex

Correspondência de padrões

Sempre ativo. O mais rápido. Sem modelo necessário.

  • Pacotes de padrões integrados para e-mails, números de telefone (incluindo telemóveis alemães), IBAN, BIC/SWIFT, PESEL, NIP, números de cartão de crédito, carta de condução, passaporte, datas de nascimento, endereços IP, chaves de API, palavras-passe, tokens.
  • Executa a cada tecla premida. Zero rede, zero carregamento de modelo – correspondência de texto local pura.
  • Extensível pelo utilizador: adicione regras personalizadas nas Definições usando um formato de quatro campos (KIND | REGEX | FLAGS | PRIORITY).
Camada 2 – NER

Reconhecimento de entidades nomeadas

Multilíngue. Modelo local. Opt-in.

  • Deteta o que o regex não consegue: nomes de pessoas, organizações, localizações – tudo o que depende do contexto, não de padrões.
  • Modelo DistilBERT multilíngue (~65 MB) via Transformers.js + ONNX. Descarrega uma vez do HuggingFace e depois funciona offline para sempre.
  • Executa num documento isolado fora do ecrã para que a página de chat não o possa ver nem chamar.
  • Limiar de confiança configurável (predefinição 0,7) e ponderação de prioridade.
  • Desativado por predefinição. O download de 65 MB só começa depois de o utilizador o ativar explicitamente nas Definições.
Camada 3 – LLM Local

Modo Avançado

Casos limite. GPU local. Opt-in.

  • Deteta os casos limite contextuais que as duas primeiras camadas não apanham – entidades ambíguas, identificadores parafraseados, detalhes sensíveis apenas óbvios pelo contexto da frase.
  • Runtime WebLLM na GPU do utilizador. Escolha entre Phi-3, Gemma 2B ou SmolLM2 (cada ~200 MB).
  • 2–4 GB de RAM quando ativo. Mais lento do que as duas primeiras camadas – utilizado como verificação, não como o scanner principal.
  • Desativado por predefinição. O download do modelo só começa depois de o utilizador ativar a funcionalidade.

Os resultados de deteção das três camadas são fundidos e classificados por prioridade. Além das três camadas, uma Lista Negra gerida pelo utilizador (prioridade 100, ganha sempre) e uma Lista Branca permitem que indivíduos ou administradores de TI moldem a deteção para o seu fluxo de trabalho – adicionar identificadores específicos da empresa, isentar texto padrão seguro, distribuir predefinições por uma equipa – sem tocar no código.

Comparar com alternativas Ver o código-fonte
01

Escritórios de Advocacia & Departamentos Jurídicos

Utilize IA para revisão de contratos, resumos de processos, elaboração de memorandos jurídicos, comparação de NDAs e comunicação com clientes sem expor informação identificativa dos clientes.

Exemplos de dados sensíveis
Nomes de clientes Partes adversas Números de contrato Números de processo Moradas Referências judiciais Factos jurídicos confidenciais
02

Consultoria Fiscal

Utilize IA para explicar cartas do fisco, redigir e-mails para clientes, resumir casos fiscais e criar listas de verificação de documentos, protegendo os dados dos contribuintes.

Exemplos de dados sensíveis
NIF Nomes de clientes Detalhes de rendimentos Registos empresariais Moradas Dados bancários Referências fiscais
03

Contabilidade & Escrituração

Utilize IA para resumos de faturas, rascunhos de avisos de pagamento, categorização de despesas, questões contabilísticas e notas de preparação de auditoria sem expor dados de fatura ou pagamento.

Exemplos de dados sensíveis
Nomes de fornecedores Nomes de clientes IBANs Números de fatura NIF Montantes de pagamento Referências internas
04

Saúde, Clínicas & Terapeutas

Utilize IA para estruturar notas clínicas, redigir explicações acessíveis para doentes, preparar seguimentos de consultas e anonimizar notas de terapia antes de usar ferramentas de IA.

Exemplos de dados sensíveis
Nomes de doentes Datas de nascimento Números de seguro Diagnósticos Referências a medicamentos Dados de consultas Registos de saúde
05

Banca & Serviços Financeiros

Utilize IA para resumos de reclamações de clientes, notas de processos KYC, suporte a documentação AML, preparação de auditorias e rascunhos de respostas a clientes em fluxos financeiros regulados.

Exemplos de dados sensíveis
Nomes de clientes Números de conta IBANs Referências de transação Números de empréstimo Moradas IDs de processos de conformidade
06

Seguros

Utilize IA para resumir sinistros, explicar apólices, preparar listas de documentos em falta, redigir respostas a clientes e estruturar notas de escalada, mantendo mascarados os dados do tomador e do sinistro.

Exemplos de dados sensíveis
Nomes de tomadores Números de sinistro Números de apólice Locais de acidente Matrículas Informação de saúde Relatórios de danos
07

Administração Pública

Utilize IA para redigir respostas a cidadãos, resumir requerimentos, preparar memorandos internos, explicar formulários e apoiar a comunicação sobre licenças ou prestações sociais.

Exemplos de dados sensíveis
Nomes de cidadãos Moradas Números de licença IDs de requerimento Info de prestações sociais Dados de saúde ou incapacidade Números de processo oficiais
08

RH & Recrutamento

Utilize IA para resumos de CV, geração de perguntas de entrevista, comparação de candidatos, rascunhos de avaliações de desempenho e comunicação com colaboradores sem expor identidades de candidatos ou trabalhadores.

Exemplos de dados sensíveis
Nomes de candidatos Nomes de colaboradores Salários Dados de contacto Moradas Ausências Notas de desempenho IDs de colaboradores
09

Consultoria

Utilize IA para resumir workshops, elaborar estratégias, analisar processos, preparar propostas e estruturar avaliações de risco sem vazar informação confidencial de clientes.

Exemplos de dados sensíveis
Nomes de clientes Nomes de projetos Roteiros internos Dados financeiros Documentos estratégicos Nomes de colaboradores Processos confidenciais
10

TI, IAM & Segurança

Utilize IA para resumir tickets IAM, explicar pedidos de acesso, redigir relatórios de incidentes, preparar evidências de auditoria e melhorar a comunicação com utilizadores, mantendo mascarados os identificadores técnicos.

Exemplos de dados sensíveis
Nomes de utilizador IDs de colaboradores Endereços IP Nomes de host Nomes de sistemas Funções de acesso Nomes de grupos IDs de ticket Detalhes de incidentes